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Roberta Base Ca V2 Cased Ner

由 projecte-aina 开发
基于RoBERTa架构的加泰罗尼亚语命名实体识别模型,在AnCora-Ca-NER数据集上微调
下载量 986
发布时间 : 6/30/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

用于识别加泰罗尼亚语文本中的命名实体,如人名、地名、组织名等

模型特点

高精度识别
在加泰罗尼亚语NER任务上达到89.29 F1值
专业领域优化
针对加泰罗尼亚语特性进行专门优化
预训练模型微调
基于roberta-base-ca-v2预训练模型进行微调

模型能力

识别加泰罗尼亚语文本中的命名实体
区分不同类型的命名实体(人物、地点、组织等)

使用案例

文本分析
新闻文本分析
从新闻文章中提取关键人物、地点和组织信息
可准确识别加泰罗尼亚语新闻中的命名实体
社交媒体监控
分析社交媒体中的提及实体
帮助追踪品牌或人物的社交媒体提及情况